Los chatbots de texto asistidos por IA han encontrado su lugar en el panorama del comercio electrónico y los servicios en línea. Ofrecen ayuda en sitios de bancos y subastas, responden preguntas sobre menús de restaurantes en Messenger, proporcionan entretenimiento e incluso cuidan de nuestra salud. ¿Cómo han cambiado los chatbots con la expansión de la IA?
Los chatbots sin soporte de IA se basan en reglas ingresadas manualmente por programadores. Muestran textos apropiados en respuesta a palabras clave. Sin embargo, el problema surge si el cliente no utiliza la palabra correcta, o si el chatbot no incluye un algoritmo para entender la pregunta contextual, por ejemplo, “¿Estará abierta la papelería pasado mañana?”. En tal situación, el chatbot repite la solicitud de cambiar la consulta una y otra vez o redirige al cliente para hablar con un consultor después de varios intentos. Estos problemas en los chatbots de nuevo tipo se resuelven implementando inteligencia artificial.
Los chatbots de texto asistidos por IA operan bajo principios completamente diferentes a sus predecesores. Los nuevos chatbots aprenden al interactuar con los clientes mediante el uso de nuevas tecnologías:
Debido a esto, las interacciones con ellos se sienten más naturales para los clientes, mientras que los chatbots mismos se vuelven más perfectos con su aplicación. Con el tiempo, aprenden el lenguaje utilizado por los clientes, por ejemplo, reconociendo y entendiendo abreviaturas o nombres coloquiales de productos. Los chatbots basados en IA también interpretan correctamente palabras que contienen errores tipográficos.
Un nuevo chatbot que utiliza inteligencia artificial también puede ser enseñado usando un registro de conversaciones realizadas por un bot heredado. Esto es muy importante para la continuidad y consistencia de la comunicación empresarial y con los clientes. Por otro lado, desde el principio, las interacciones del chatbot con los clientes proporcionan material valioso para la investigación de la experiencia del usuario gracias a su capacidad para analizar los matices emocionales de la conversación (Análisis de Sentimientos).
Dicha solución, aunque muy moderna, no tiene que pesar en absoluto en el presupuesto de una empresa. Esto es posible porque no es necesario crear una solución tecnológica separada para cada empresa. Se puede utilizar un chatbot asistido por IA utilizando el modelo AIaaS y enseñarlo a trabajar en su base de datos.
Por supuesto, implementar un chatbot basado en IA también requiere tiempo y trabajo de un especialista. Sin embargo, su funcionamiento puede producir resultados comerciales muy tangibles que son difíciles de comparar con los de los bots basados en reglas. Un ejemplo de la diferencia entre la forma en que funciona un chatbot basado en reglas y un chatbot que utiliza IA se ilustra con el siguiente extracto de un diálogo:
El diálogo citado muestra la flexibilidad de un chatbot que utiliza IA – a partir de la breve pregunta “¿A qué hora cierran?” deduce por el contexto que la pregunta se refiere a los horarios de operación de la tienda y al día de hoy. Tal chatbot también puede ser enseñado a responder en un estilo específico que mantenga la impresión de una conversación con una persona concreta.
El papel de los chatbots en un contexto empresarial está creciendo. Más a menudo, funcionan como vendedores virtuales que saludan a los clientes tan pronto como ingresan a un sitio de comercio electrónico. También mejoran la experiencia de los clientes que utilizan sitios web a gran escala cuyo alcance haría que fuera demasiado costoso ser atendido por asistentes. Una aplicación aún más avanzada de los chatbots de texto es utilizarlos para presentaciones de productos detalladas y personalizadas.
Los chatbots asistidos por IA también se utilizan para mantener conversaciones con clientes en WhatsApp, Messenger y otros mensajeros populares, así como se utilizan como aplicaciones independientes. De particular interés es el uso de chatbots para:
Los chatbots que operan con inteligencia artificial son muy diferentes de sus predecesores basados en reglas. Pueden responder preguntas de manera contextual, hacer inferencias basadas en datos incompletos y proporcionar atención y asesoramiento experto a los clientes, por ejemplo, al utilizar comercio electrónico. Sin embargo, su potencial de aplicación es mucho más amplio: pueden satisfacer las necesidades de los clientes, proporcionar formación o actuar como asistentes.
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Experto en JavaScript e instructor que capacita a departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras programan.
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